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SRRT* - a probabilistic optimal trajectory planner for problematic area structures

机译：SRRT *-用于有问题的区域结构的概率最优轨迹规划器

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Abstract: This paper extends the well known efficient RRT* algorithm to handle special environmental structures, such as narrow passages. By applying the watershed algorithm, inspired by image processing, a segmentation component is added to solve the given problem. Therefore the traditional watershed segmentation competes against the newly developed center marker watershed algorithm and the results of different experiments, combining both segmentation methods with the Rapidly Exploring Random Tree* (RRT*) algorithm to the Segmented Rapidly Exploring Random Tree* (SRRT*), are compared for several critical environments. It is shown, the whole trajectory planning process benefits from the segmentation and the SRRT*, using the new center marker watershed, outer performs the traditional RRT* method.
机译：摘要：本文将众所周知的高效RRT *算法扩展为处理特殊的环境结构，例如狭窄通道。通过应用分水岭算法，受图像处理的启发，添加了分割组件以解决给定的问题。因此，传统的分水岭分割技术与新开发的中心标记分水岭算法和不同的实验结果相竞争，将两种分割方法与快速探索随机树*（RRT *）算法结合到分段快速探索随机树*（SRRT *）中，比较几个关键环境。如图所示，整个轨迹规划过程得益于分割和SRRT *，使用新的中心标记分水岭，外部执行传统的RRT *方法。

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